jeudi, 18 juillet 2024

Pourquoi les flux de travail optimisés pour l’IA ne sont pas toujours les meilleurs pour les entreprises

Les inefficacités du flux de travail et des processus peuvent coûter jusqu’à 40 % du chiffre d’affaires annuel d’une entreprise. Dans de nombreux cas, les entreprises cherchent à résoudre ce problème en mettant en œuvre des algorithmes de planification d’intelligence artificielle (IA). Ceci est considéré comme un outil bénéfique pour les modèles commerciaux qui dépendent de la rapidité et de l’efficacité, tels que les services de livraison et le secteur de la logistique.

Bien que l’IA ait certainement contribué à certaines des tâches chronophages et souvent imprévisibles associées à la planification des employés dans tous les services, le modèle n’est pas encore parfait. Parfois, cela aggrave les problèmes au lieu de les améliorer.

L’IA n’a pas la capacité humaine d’aller au-delà de la simple optimisation de l’efficacité commerciale. Cela signifie qu’il n’a aucune capacité pour les variables « humaines » comme les préférences des travailleurs. Les limites de la planification de l’IA peuvent souvent entraîner des quarts de travail déséquilibrés ou des travailleurs mécontents, aboutissant à des situations où « l’aide » de l’IA apportée aux RH entrave en fait la fluidité des flux de travail.

Lorsque l’optimisation tourne mal : l’IA ne peut pas voir les humains derrière les points de données< /h2>

La planification automatique de l’IA a gagné en popularité ces dernières années. Entre 2022 et 2027, le marché mondial des systèmes de planification de l’IA devrait connaître une TCAC de 13,5 %, et 77 % des les entreprises utilisent déjà l’IA ou cherchant à ajouter des outils d’IA pour optimiser les workflows et améliorer les processus métier.

Cependant, il est important de noter que l’IA ne peut pas encore établir de planning sans surveillance humaine. Les professionnels des RH doivent encore revoir et ajuster les horaires générés automatiquement, car il existe toujours un énorme défaut flagrant dans les algorithmes d’IA : un manque de « paramètres humains ».

L’IA est excellente pour trier les données et trouver des moyens d’optimiser l’efficacité des processus métier. L’optimisation du flux de travail via des algorithmes qui utilisent des données historiques est idéale pour projeter des éléments tels que le volume des commandes et le nombre de travailleurs requis, sur la base d’informations telles que les promotions marketing, les conditions météorologiques, l’heure de la journée, les estimations de commandes horaires et les temps d’attente moyens des clients.

Le problème provient de l’incapacité de l’IA à tenir compte des « paramètres humains », qu’elle perçoit comme une baisse d’efficacité plutôt que comme de meilleures pratiques commerciales.

Par exemple, si une entreprise a des employés musulmans pratiquants, ils ont besoin de petites pauses dans leurs journées de travail pour observer les heures de prière. Si une entreprise emploie de nouvelles mères, elles peuvent également avoir besoin de temps pour tirer leur lait. Ce sont des choses qui dépassent actuellement les capacités de l’IA pour être correctement prises en compte, car elle ne peut pas utiliser l’empathie et le raisonnement humain pour voir que ces « horaires inefficaces » sont beaucoup plus efficaces du point de vue du bonheur à long terme des employés.

L’efficacité n’est pas toujours la meilleure politique ; existe-t-il une solution ?

Actuellement, les outils de planification automatique ne peuvent extraire que des points de données de sources limitées, telles que des feuilles de temps et des historiques de flux de travail, pour répartir uniformément les heures de travail de la manière qu’ils jugent optimale. Les outils de planification de l’IA ont besoin d’aide pour comprendre pourquoi il est mauvais que le même employé travaille le dernier quart de travail un jour, puis revienne pour le premier quart de travail le lendemain. Ils ne peuvent pas non plus encore tenir compte des préférences individuelles des travailleurs ou des disponibilités variées.

Une solution possible à ce problème est de continuer à ajouter des paramètres aux algorithmes, mais cela présente ses propres problèmes. Premièrement, chaque fois que vous introduisez un nouveau paramètre, cela diminue la probabilité que l’algorithme fonctionne bien. Deuxièmement, les algorithmes ne fonctionnent qu’aussi bien que les données qui leur sont fournies. Si les outils d’IA sont fournis avec des données incomplètes, incorrectes ou imprécises, la planification peut entraver l’efficacité du flux de travail et créer plus de travail pour les managers ou les employés des RH. Ajouter plus de filtres ou de limitations à l’algorithme ne l’aidera pas à mieux fonctionner.

Alors quelle est la solution ? Malheureusement, jusqu’à ce que nous découvrions des moyens d’infuser l’IA avec des capacités de raisonnement empathique, il y aura probablement toujours un besoin pour les humains d’avoir un coup de main dans la planification des employés.

Néanmoins, les entreprises peuvent s’efforcer de créer une relation plus positive et synergique entre les outils de planification de l’IA et les humains qui les utilisent.

Par exemple, les entreprises de livraison peuvent fournir des données historiques aux outils d’IA pour accroître l’efficacité de leurs sorties de calendrier initiales. Cela réduit une partie du fardeau des responsables des ressources humaines et des horaires. À son tour, le planificateur humain dispose désormais d’un horaire de base optimisé pour travailler, ce qui lui permet de passer moins de temps à adapter les travailleurs aux plages horaires nécessaires.

L’IA est peut-être parfaitement efficace, mais elle a toujours besoin d’une aide humaine rendre les employés heureux

L’humanité travaille toujours dur sur développer une IA qui présente une « intelligence générale », qui est un terme appliqué à l’intelligence observée chez les humains et les animaux. Il combine la résolution de problèmes avec l’émotion et le bon sens, deux choses qui n’ont pas encore été reproduites dans l’IA.

Lorsque vous avez besoin d’automatiser des tâches répétitives ou d’analyser d’énormes quantités de données pour trouver des inefficacités et de meilleures méthodes de travail, l’IA éclipse les humains presque à chaque fois. Cependant, dès que vous ajoutez des nuances, de l’émotion ou de l’intelligence générale, comme pour les tâches de planification, les humains devront toujours avoir le dernier mot pour équilibrer les flux de travail optimisés avec la satisfaction des employés et la croissance à long terme de l’entreprise.

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